集群之前开启了 Kerberos，为了使用方便我又禁用了 kerberos，以上错误便是在禁用了 kerberos后出现的
对于一个像我这样的技术小白来说,肯定是懵住了。但幸运的是，我很快就找到了出现这个问题的缘由。 原来是我在创建表格的时候,选择的格式是ORC。 而在导入数据的时候,文本文件却非ORC格式的,固报了这个异常!
全新执行引擎，充分利用硬件的所有特性，比Apache HAWQ性能高出5-10倍 支持Update和Delete，以及索引 C++可插拔外部存储 替换JAVA PXF，性能高数倍，无需安装部署PXF额外组件，极大简化了用户安装部署和运维 原生支持CSV/TEXT外部存储 可以用于不同集群之间共享数据，比如数据仓库和集市之间共享及传输数据 可以用于高速数据加载和数据导出 可以实现高速备份和恢复 可以实现可插拔文件系统：比如S3, Ceph等 可以实现可插拔文件格式：比如ORC，Parquet等 支持ORC
替换JAVA PXF，性能高数倍，无需安装部署PXF额外组件，极大简化了用户安装部署和运维
现在我的主力听歌软件是 QQ 音乐，心里一直有个念头，想把 QQ 音乐上收藏的歌曲导出成表格保存，顺带还可以看一下我收藏的歌曲中哪个歌手的歌曲是最多的。心动不如行动，利用空闲时间我开始了将想法落地的过程。
进入选项后会出现一个【通用文字识别OCR】，一看就知道是图片识别文字。我们用来测试一下肯定没问题。也让自己变成AI选手。
CSV（逗号分隔值）是一种纯文本文件格式，用于存储表格数据（例如电子表格或数据库）
Pandas 支持多种存储格式，在本文中将对不同类型存储格式下的Pandas Dataframe的读取速度、写入速度和大小的进行测试对比。
未压缩的CSV可能很慢，而且最大，但是当需要将数据发送到另一个系统时，它非常容易。
小文件问题的影响 1.从Hive的角度看，小文件会开很多map，一个map开一个JVM去执行，所以这些任务的初始化，启动，执行会浪费大量的资源，严重影响性能。
orchestrator是一款开源对MySQL复制提供高可用、拓扑的可视化管理工具，采用go语言编写，它能够主动发现当前拓扑结构和主从复制状态，支持MySQL主从复制拓扑关系的调整、支持MySQL主库故障自动切换(failover)、手动主从切换(switchover)等功能。
Apache Iceberg是一种高性能的开放表格式，诞生于云中，可扩展到 PB 级，独立于底层存储层和访问引擎层。
在有赞大数据平台发展初期，业务量不大，开发者对业务完全熟悉，从 ETL 到统计分析都可以轻松搞定，当时没有想过要做一个元数据系统。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
2019年12月25日，中国科学院生物物理研究所生物大分子国家重点实验室的李国红课题组与感染与免疫院重点实验室的朱明昭课题组合作，在Nature上发表了题为“H2A.Z facilitates licensing and activation of early replication origins”的论文。
本文编译自IBM开发者社区，主要介绍了HDFS中小的ORC和Parquet文件的问题，以及这些小文件如何影响Big SQL的读取性能，并探索了为了提高读取性能，使用现有工具将小文件压缩为大文件的可能解决方案。
前面我们使用Azure Face实现了人脸识别、使用Azure表格识别器提取了表格里的数据。这次我们试试使用Azure墨迹识别API来对笔迹进行识别。
今天和大家分享的是19年12月发表在OncoTargets and Therapy (IF：3.34)杂志上的一篇文章，“Potential Prognostic and Diagnostic Values of CDC6,CDC45, ORC6 and SNHG7 in Colorectal Cancer”，作者在R中使用了Affy和Limma包对四个GEO数据集和TCGA进行DEGs和DELs差异分析，然后采用了GO和KEGG富集分析，KM生存曲线和COX回归分析寻找与结直肠癌(CRC)患者生存结果相关的异常表达基因，并结合了实时PCR对CRC样品中异常表达的基因进行检测。
Hive SQL的执行计划描述SQL实际执行的整体轮廓，通过执行计划能了解SQL程序在转换成相应计算引擎的执行逻辑，掌握了执行逻辑也就能更好地把握程序出现的瓶颈点，从而能够实现更有针对性的优化。可以说执行计划是打开SQL优化大门的一把钥匙。
还有其他命令 explain vectorization operator，explain vectorization expression
图片验证码算是网络数据采集上的一道拦路虎，虽然有诸多公开的ORC接口、云打码平台，一旦大规模应用起来，还是内部写程序进行识别处理比较好。
编译 SQL 的任务是在上节中介绍的 COMPILER（编译器组件）中完成的。Hive将SQL转化为MapReduce任务，整个编译过程分为六个阶段：
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Hive SQL的执行计划描述SQL实际执行的整体轮廓，通过执行计划能了解SQL程序在转换成相应计算引擎的执行逻辑，掌握了执行逻辑也就能更好地把握程序出现的瓶颈点，从而能够实现更有针对性的优化。此外还能帮助开发者识别看似等价的SQL其实是不等价的，看似不等价的SQL其实是等价的SQL。可以说执行计划是打开SQL优化大门的一把钥匙。
因为业务需要，雪球数据团队基于HDP 3.1.5(Hadoop 3.1.1+Hive 3.1.0+Tez 0.9.1)搭建了一个新的集群，HDP 3.1.5默认使用Hive3 on Tez作为ETL计算引擎，但是在使用Hive3 on Tez中，我们遇到很多问题：
有时候就想清空下朋友圈，微博什么的，但是发了好几年，几百几千条 ，官方又不提供批量删除工具，纯手工删，有点为难自己，删到猴年马月了，所以作为一个酷酷的计算机民工，自然要靠代码来解决。
回答问题时我的脚本已经完成了60%，昨天凌晨加班完成了，使用到了ORC解析验证码，指定只分析数字！
目前，很多网站为了防止爬虫肆意模拟浏览器登录，采用增加验证码的方式来拦截爬虫。验证码的形式有多种，最常见的就是图片验证码。其他验证码的形式有音频验证码，滑动验证码等。图片验证码越来越高级，识别难度也大幅提高，就算人为输入也经常会输错。本文主要讲解识别弱图片验证码。
数据文件是Apache Iceberg表真实存储数据的文件，一般是在表的数据存储目录的data目录下，如果我们的文件格式选择的是parquet,那么文件是以“.parquet”结尾，例如：
不知道大家有没有遇到过这样的问题，就是在某个软件或者某个网页里面有一篇文章，你非常喜欢，但是不能复制。或者像百度文档一样，只能复制一部分，这个时候我们就会选择截图保存。但是当我们想用到里面的文字时，还是要一个字一个字打出来。那么我们能不能直接识别图片中的文字呢？答案是肯定的。
Hive支持索引（3.0版本之前），但是Hive的索引与关系型数据库中的索引并不相同，比如，Hive不支持主键或者外键。并且Hive索引提供的功能很有限，效率也并不高，因此Hive索引很少使用。
首先我们介绍什么是CDC？CDC的全称是Change data Capture，即变更数据捕获，它是数据库领域非常常见的技术，主要用于捕获数据库的一些变更，然后可以把变更数据发送到下游。它的应用比较广，可以做一些数据同步、数据分发和数据采集，还可以做ETL，今天主要分享的也是把DB数据通过CDC的方式ETL到数据湖。
大数据平台的资源管理组件主要涉及存储资源和计算资源管理两部分，属于大数据平台运维管理系统。基于资源管理系统，大数据平台的开发运维人员能够清晰掌控平台的资源使用情况和资源在不同时间段下的变化趋势，能对资源使用异常进行及时发现并定位处理，避免造成更严重的影响，如磁盘空间撑爆，计算资源无空余，任务长时间等待不运行等造成业务阻塞。
安装 pandas 的最简单方法是作为Anaconda发行版的一部分安装，这是一个用于数据分析和科学计算的跨平台发行版。Conda包管理器是大多数用户推荐的安装方法。
Iceberg项目2017年由Netflix发起， 它是在2018年被Netflix捐赠给Apache基金会的项目。在2021年Iceberg的作者Ryan Blue创建Tabular公司，发起以Apache Iceberg为核心构建一种新型数据平台。
摘要：本文介绍了 Dinky 实时计算平台扩展 iceberg 的实践分享。内容包括：
数据湖是一种存储系统，底层包括不同的文件格式及湖表格式，可存储大量非结构化和半结构化的原始数据。
在日常的处理中发现了Warning: Ignoring non-Spark config property: hive.exec.orc.default.stripe.size这样的一个日志，
作为以人工智能驱动的金融科技平台，360数科携手金融合作伙伴，为尚未享受到普惠金融服务的优质用户提供个性化的互联网消费金融产品，致力于成为连接用户与金融合作伙伴的科技平台。360数科旗下产品主要有 360借条、360小微贷、360分期等，截止目前，已累计帮助 141 家金融机构为 4300 万用户提供授信服务、为 2630 万用户提供借款服务、单季促成交易金额 1106.75 亿元。同时作为国内领先的信贷科技服务品牌，360数科在三季度累计注册用户数首次突破 2 亿。
年前都在梳理《大数据成神之路》的目录还有内容，另外Flink的公开课程也在规划大纲和目录。不知道我在说什么，看一下这里《2020年要做的几件大事》。
微信实验平台主要提供微信内部各个业务场景（视频号、直播、搜一搜、公众号等）下的各类实验场景的支持，有 AB 实验、MAB 实验、BO 实验、Interleaving 实验、客户端实验、社交网络实验、双边实验等。
在CDH中使用Hive时，为了统一数据文件的存储格式，推荐使用Parquet格式的文件存储，这样做也是为了能够同时能够兼容Impala的查询。有些用户在Hive中创建大量的ORC格式的表，并使用了DATE数据类型，这会导致在Impala中无法进行正常的查询，因为Impala不支持DATE类型和ORC格式的文件。本篇文章Fayson主要介绍如何通过脚本将ORC格式且使用了DATE类型的Hive表转为Parquet表。
Hive支持的存储数的格式主要有：TEXTFILE（行式存储） 、SEQUENCEFILE(行式存储)、ORC（列式存储）、PARQUET（列式存储）。
ORC 是 Optimized Row Columnar 的缩写，ORC 文件格式提供一种高效的方法来存储Hive数据。旨在解决其他Hive文件格式的局限。当Hive读取，写入和处理数据时，使用 ORC 文件格式可以提高性能。
1、Hive支持 创建表时指定orc格式即可： create table tmp.orc_test(id bigint, name string, age int) stored as orc TBLPROPERTIES('orc.compress'='SNAPPY') 压缩格式有"SNAPPY"和 "ZLIB"两种，需要哪种格式指定即可。 2、SPARK支持 Spark读： df = spark.read.orc("/tmp/test/orc_data") # 读出来的数据是一个dataframe
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